想尝试这个FastSam的部署，但至今还没跑通，一个问题能带出一片问题，感觉挺心情挺郁闷的。后来和学长交流的时候，说那就是学少了，没必要急着将跑通它作为目的。也很有道理，这个任务还不太适合我当前的水平，我决定先晾一晾它。

有时候心情陷入低迷了，也挺需要一些外在力量的帮助与干预，拉上我一把。

一、FastSam下载与体验

1 问题记录

似乎从网页上下载压缩包，会比使用git clone要方便很多。

1 CLIP是什么？

参考：openai clip安装 - 知乎 (zhihu.com)

2 运行带提示词的指令时，突然就开始下载什么东西，它下载到哪儿啦？

(fastsam) PS D:\code_all\gitCode\FastSAM-main> python Inference.py --model_path ./weights/FastSAM.pt --img_path ./images/dogs.jpg  --text_prompt "the yellow dog"0: 576x1024 21 objects, 3532.2ms
Speed: 14.6ms preprocess, 3532.2ms inference, 85.6ms postprocess per image at shape (1, 3, 1024, 1024)22%|████████▍                             | 75.3M/338M [00:32<03:59, 1.15MiB/s]

我使用everything工具，通过文件创建时间排序，找到了如下文件路径，这个文件有300MB作用。.cache目录下还有名为paddle的文件夹。

C:\Users\ThinkPad\.cache\clip\ViT-B-32.pt

3 点提示词的指令效果是什么？

补：原来这里也是给黄狗加了mask（掩码）的，原图中黄狗是明亮的色彩，下图中给它套了一层灰色。下图中点提示*应该左蓝点表示前景，右紫点表示背景。*

4 运行segment.py时报错了

prompt_process.plot(annotations=ann,output='./output/',mask_random_color=True,better_quality=True,retina=False,withContours=True,
)

查看plot()方法的文档中并没有output参数。

(method) plot(annotations: Any, output_path: Any, bboxes: Any | None = None, points: Any | None = None, point_label: Any | None = None, mask_random_color: bool = True, better_quality: bool = True, retina: bool = False, withContours: bool = True) -> None

改成output_path后出现另一个报错：

File "d:\code_all\gitCode\FastSAM-main\fastsam\prompt.py", line 219, in plotcv2.imwrite(output_path, result)
cv2.error: OpenCV(4.8.1) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:696: error: (-2:Unspecified error) could not 
find a writer for the specified extension in function 'cv::imwrite_'

然后又修改output_path参数的值，指定了文件名后成功。

output_path='./output/dogs_2.jpg',

参考：（已解决）could not find a writer for the specified extension in function ‘cv‘-CSDN博客

5 从这张图的效果看，有点像只是从图片中寻找边缘而已？

6 运行app_gradio.py出问题。

不知道是出什么状况了，运行之后的页面可以打开，但无法成功在上面进行图片分割。

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
ERROR:    Exception in ASGI application
......File "D:\anaconda\envs\FastSAM\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 518, in get_api_infoserializer = serializing.COMPONENT_MAPPING[type]()
KeyError: 'dataset'

小问题合集

• 开梯子时conda会报错，比如此时使用conda create -n 名字 python=3.9。
• cpu下推理得很慢，大概需要6秒。
• 不能读取中文文件名的图片。
• 似乎由于图片尺寸问题？有的图片运行后不报错也不产生输出。
• clip模型与fast-sam之间是怎么一种关系？
• 点提示词的使用？

2 知识记录

pip导出requirements.txt

pip freeze > requirements.txt #可能会丢失依赖包的版本号
pip list --format=freeze> requirements.txt

二、FastSam部署

1 了解模型的部署流程-onnx

模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。两个需求：

• 模型通常使用特定的深度学习框架编写，以及需要一些特定的依赖。它们在实际的运行环境中可能不便于安装，需要脱离这些依赖。
• 加速。

小知识：模型部署时通常把模型转换成静态的计算图，即没有控制流（如分支结构）的计算图。可用追踪导出的方法。

参考：✔ 模型部署入门教程（一）：模型部署简介 - 知乎 (zhihu.com)

1 尝试超分辨率模型SRCNN

期间下载示例的利用requests库下载face.png图片还报错了，但其实我现在不必太关注这个问题。

• 好像原始文件大一些，就会一直卡着出不了结果，输入从30kb到50kb，速度就慢了好多倍。感觉模型的效果不太行，该糊还是糊。不过，体验这个模型本就不是我的目的，我只是想走一下部署的流程而已。

• 好像放大倍数小一些，比如2，反而比放大3倍、6倍的效果更好。（放大倍数设置为2，下面右图为模型输入，左图为输出）

2 尝试使用openvino部署

参考文档：（1）FastSAM Awsome Openvino

（2）入门 — OpenVINO™ documentation — Version(2023.0)

我电脑中FastSam虚拟环境是直接安装的官方requirements.txt，cpu版本。我在其中再次安装了openvino的开发环境。

pip install openvino-dev

“ultralytics是为 YOLO 模型发布了一个全新的存储库。它被构建为用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架”，在fastsam awsome openvino的模型转换代码中，也用到了它。

问题：from ultralytics.utils import ...报错，但pip install ultralytics又显示satisfied。我只好卸掉重装。

(FastSAM) PS D:\code_all\gitCode\FastSAM_Awsome_Openvino-main> pip install ultralytics
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Requirement already satisfied: ultralytics in d:\anaconda\envs\fastsam\lib\site-packages (8.0.120)

模型转换流程：pt --> onnx --> ir

# 1 pt --> onnx
python pt2onnx.py --weights models/FastSAM-s.pt --output clf/FastSAM-s.onnx
# 2 onnx --> ir，生成两个文件~.xml和~.bin
mo --input_model clf/FastSAM-s.onnx --output_dir clf/ --framework onnx
# 3 运行转换后的模型
cd src/python
python FastSAM.py --model_path ../../clf/FastSAM-s.onnx --img_path ../../images/coco.jpg --output ../../clf/

我用它给的.pt模型，转出来后，推理时遇到了一个错误：

ValueError: get_shape was called on a descriptor::Tensor with dynamic shape

如果我将pt2onnx.py中的torch.onnx.export()中的dynamic_axes参数去掉，得到一个静态输入的onnx模型，推理时又遇到了另一个错误：

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (100x32 and 65x6400)

小结：总之尝试失败。感觉对于整个模型从转换到运行的过程缺乏了一些认知，以至于感觉像在玩弄一个黑盒子。花时间搜索bug、调来调去，但整个人一直处于比较懵的状态。严重缺少前置知识，感觉就像在浪费生命。

当前问题：

1. 不懂openvino及其部署流程，以及相关的各种概念及其影响。如静态、动态输入。
2. 不懂fast-sam的模型结构细节。模型部署并不是转一下模型结构就完了，推理也要有相应的推理代码，包括输入前处理(preprocess)，输出后处理(postprocess)，但我不懂这些处理是在干嘛，为什么要这样写，那么出了问题自然懵圈。

三、FastSam了解与学习

其它参考：

1. 原论文pdf
2. Segment Anything(sam)项目整理汇总

相关：

1. fastsam的Web在线体验

1 FastSam论文解读

阅读：中科院自动化所发布Fast SAM | 精度相当，速度提升50倍！！！ - 知乎 (zhihu.com)

名词：

常规的cnn检测器，实例分割分支，人工先验结构，segment anything领域，端到端的Transformer方法，特征融合模块，形态学操作，文本提示的图像嵌入，AR（召回率），AUC，zero-shot（零样本），YOLACT方法，

摘句：

• 这种计算开销主要来自于处理高分辨率输入的Transformer架构。
• SAM架构的主要部分Transformer（ViT）
• 本文将segment anything任务分解为两个连续的阶段，即全实例分割和提示引导选择。
• 对于特定任务来说，特定的模型仍然可以利用优势来获得更好的效率-准确性平衡。
• 先使用YOLOv8-seg 对图像中的所有对象或区域进行分割。
• YOLOv8的主干网络和特征融合模块（neck module）将YOLOv5的C3模块替换为C2f模块。更新后的头部模块采用解耦结构，将分类和检测分开。
• 在FastSAM中，本文直接使用YOLOv8-seg方法进行全实例分割阶段。
• FastSAM的运行速度与提示数量无关
• 在COCO的所有类别上与无需学习的方法进行比较。
• 相比SAM，FastSAM在大对象的狭窄区域上可以生成更精细的分割掩码。
• FastSAM在生成框上具有明显的优势，但其掩码生成性能低于SAM
• 局限性：（1）低质量的小尺寸分割掩码具有较高的置信度分数。（2）一些微小尺寸对象的掩码倾向于接近正方形。
• FastSAM还存在一些可以改进的弱点，例如评分机制和实例掩码生成范式。

草记：

提示引导选择：（1）点提示通过设置前景点、背景点，来对掩码进行选择。（2）框提示通过与第一阶段中边界框进行iou（交并比）匹配。（3）文本提示，通过CLIP模型提取文本的相应嵌入，然后 根据相似度度量选择掩码。

疑惑：

可是我下载的fastsam模型大小为138mb，我不会下错了吧？

2 Sam相关项目

阅读：Segment Anything(sam)项目整理汇总

新鲜名词：点云分割，

有趣的项目：

Grounded-Segment-Anything：包含图像编辑，此外还有其它不少东西。

Personalize-SAM：仅给定一张带有参考mask的图像，PerSAM 无需任何训练即可在其他图像或视频中分割特定的目标，例如您的宠物狗。也提供了微调，但是只训练了2个参数。

Inpaint-Anything：图像编辑，包含移除目标，填充目标，替换目标等。

EditAnything：重新生成图像中的一部分。

小结：文章各种项目挺多的，不过好些都有些相似。包括对SAM模型的微调与场景移植，与视频处理结合，与文字提示结合（如CLIP），3d，以及一些相关的部署优化项目。此外还有辅助标注工具。

3 Sam论文解读

阅读：【论文解读】MetaAi SAM(Segment Anything) 分割一切

Sam模型的输出是无标记的纯掩码。

名词：prompt engineering，embedding，tokken，nms

摘句：

1. 在网络数据集上预训练的大语言模型具有强大的zero-shot(零样本)和few-shot(少样本)的泛化能力，这些"基础模型"可以推广到超出训练过程中的任务和数据分布，这种能力通过“prompt engineering”实现
2. 比如CLIP和ALIGN利用对比学习，将文本和图像编码进行了对齐，通过提示语生成image encoder，就可以扩展到下游任务
3. 论文的目的是建立一个图像分割的基础模型，开发一个具有提示能力的模型。
4. 先标注数据进行训练模型，然后用模型辅助标注数据，如此建立一个数据循环。
5. 训练时模拟交互分割的过程，从目标mask中随机选取前景点或者box，点是从gt mask选取，box增加长边10%的噪声，最大20像素。
6. 在第一次prompt预测mask之后，后续是从预测mask和gt mask有差异的区域采样点，
7. mask 用focal loss和dice loss进行线性组合，系数(20:1)，iou 用mse loss。

小结：感觉好像看了很多东西，但如果让我回忆一下，我脑子里面好像又没有什么东西。文中陌生的东西太多了，很多我都没什么概念，可能也就无法将它们联系起来而在我脑海里面生成一个整体的图景。

4 FastSam & Sam & MobileSam

阅读：（1）【Paper日记】FastSAM vs. MobileSAM vs. SAM

（2）【SAM】SAM & Fast SAM & Mobile SAM

名词：ViT-H，freeze解码器，知识蒸馏，对象提议，object-level

摘句：

1. FS虽然里面有SAM，但其实本质上并不是在SAM上进行优化架构，而是选择了一条完全不同的道路——采用带有实例分割分支的CNN网络。
2. 一方面，按原始SAM的训练方法来训练一个新的SAM模型极不划算；另一方，由于图像编码器和分割掩码解码器之间的耦合优化，很难复现甚至改进FAIR他们的成果。
3. MS指出FS的工作achieved superior performance，而MS比FS的模型小7倍，速度快4倍，且mIoU远高于FS。
4. FastSAM经常无法预测一些对象；此外，有时很难解释掩模提议；其次，FastSAM经常生成具有非平滑边界的掩模。
5. 虽然说FastSAM中带SAM，但其实已经和SAM的工作没有太大关系了，个人感觉是聚焦于Segment Anythin Task，用传统CNN的架构去解决大模型在实际应用中遇到的问题。而MobileSAM是基于SAM的架构提出了轻量化版本

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1. sam模型是 promptable，包括 point, bbox, masks, text
2. （sam）训练过程中不使用任何数据增强
3. （fastsam的text-prompt效果差）个人分析原因为，CLIP 训练是 4 亿图文对特征对齐的训练，而并不是 object-level 与文本的对齐，使用分割数据训练好的 YOLOv8-seg 的图像特征直接与 CLIP 对应的文本特征进行强对齐（没经过训练），由于分割数据和训练 CLIP 的图像数据没有半毛钱关系，所以 mask 的特征与文本特征很难对齐，从而 text prompt 的方式效果很差是可以想通的。其实这一点是我一直想吐槽的，一直感觉将 CLIP 作为打通图文多模态的一个桥梁，多少是有点牵强的。

摘图：

Sam：

FastSam：

小结：脑子里还是比较模糊，fastsam和sam的区别。

文（2）中有些东西说得更加细致、丰富一些，但用的英文词比较多，比如object-level。

5 YOLACT

阅读：（1）【实例分割】YOLACT: Real-time Instance Segmentation

FastSam对于 all-instance segmentation阶段，网络结构基于YOLOv8-seg（YOLOv8 + YOLACT）

YOLACT：You Only Look At CoefficienTs.

（2）【经典论文解读】YOLACT 实例分割（YOLOv5、YOLOv8实例分割的基础）

这篇文章解释得要更清楚、细致些。

名词：FCN，anchor，NMS（又看见它），protonet，FPN特征金字塔，

摘句：

1. mask 模板产生的分支（protonet）针对每幅图像预测 k 个模板mask，用FCN的方式来实现protonet，FCN最后一层有 k 个channel，每个channel对应一个模板。
   

小结：文中说模型分为两个并行的过程（1）产生一系列模板mask，该mask是不基于任何一个实例的，而是基于整张输入图片的；（2）预测对于每个实例mask的系数。之后将模板mask和实例mask系数进行线性组合来获得实例的mask。

可是看了后面的解释，我还是没有懂文中的**”预测mask的系数“和”线性组合“**，具体是在干嘛。

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1. 将实例分割任务，划分为两个并行任务；（目标检测Detect、实例分割mask 是并行计算的，这样设计的网络是单阶段的，适合YOLO系列，速度快）
2. 比如在一张街道场景的图片，图中有行人、车辆、建筑物、树木等，当检测分支框中的是行人，那么行人相关的mask原型图置信度高（头、身体、手、脚、随身物品等的位置、轮廓、编码位置敏感的方向等原型图），其它的类别mask原型图置信度低，这样组合形成实例分割的结果。
3. 在 prototype 空间，某些 prototypes 对图片空间分块，某些 prototypes 定位实例······ （不懂这些分工与组合是怎样产生的）

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没写完的草稿